AI集成
将LLM、RAG管道和代理流程嵌入您已运行的产品中——内置护栏、评估和成本控制。
能在真实用户面前存活的AI功能。我们专注于可观测、可评估的LLM功能，具备清晰的护栏——而非两周后就崩溃的演示。
AI集成项目实际涉及什么，谁需要它？
AI集成意味着将大语言模型嵌入到您已经运行的产品中——不是聊天机器人演示，而是一个能承受真实用户提出真实、杂乱问题的功能。这适合已经拥有可用产品，并希望AI承担某个具体而痛苦任务的团队：根据您自己的文档回答支持工单，从非结构化文档中提取结构化数据，或自动化目前占用熟练人员每周数小时的研究或起草步骤。
我们构建的内容
我们基于您自己的数据构建检索增强生成（RAG）管道，让答案基于您真实的文档和价格，而不是模型的通用训练数据。我们为需要在过程中调用您内部API或数据库的多步骤任务构建代理工作流。更重要的是，我们构建大多数AI演示会跳过的护栏：输入验证、每次部署前针对测试集的输出评估，以及成本监控，避免失控的提示循环在您的OpenAI或Anthropic账单上意外出现。
合作流程是怎样的
这里的探索阶段专注于在我们编写任何集成代码之前，先定义一个可衡量的成功标准——什么算是"好"的答案，我们又如何知道这个功能是真正有帮助，还是只是在演示中看起来令人印象深刻。然后我们根据您真实的查询构建评估集，在内部开关后面上线第一个可运行版本，只有在持续通过该评估集时才扩大访问范围。
典型周期与费用
一个范围明确的RAG功能（一个数据源，一个明确用例）通常费用为RM 35,000–80,000，周期六到十周。涉及多个集成系统的多步骤代理工作流通常费用在RM 80,000–180,000+之间，周期十到十六周。功能上线后，持续的模型与提示评估通常以轻量级月度保留合约的形式进行，因为模型行为会漂移，供应商模型也会在您不知情的情况下发生变化。
为什么选择Tech DevX构建您的AI功能
我们交付的AI功能仍在生产环境中运行，而不会在每次模型提供商发布更新时悄悄崩溃——因为我们首先构建评估框架，而不是最后才做。您得到的功能有清晰的记录：它被允许做什么，它的输出如何被检查，以及出错时会发生什么。这就是一个运营团队信任的AI功能，和一个在糟糕的一周后被悄悄关闭的AI功能之间的区别。